医院患者流量预测数据集-2022年1月至2023年9月
数据来源：互联网公开数据
标签：医院,患者流量,预测,时间序列,医疗,患者,就诊,天气,流行病
数据概述：
本数据集旨在用于医院患者流量预测，包含2022年1月至2023年9月期间的医院患者就诊数据。数据集共包含47515行和15列，涵盖了患者的基本信息、就诊相关因素以及环境因素等多个维度。
字段定义：
Date: 就诊日期
Age: 患者年龄
Gender: 患者性别
Patient ID: 患者ID
Patient Name: 患者姓名
Patient Type: 患者类型（住院或门诊）
Doctor ID: 医生ID
Doctor Name: 医生姓名
Doctor Specialization: 医生专业
Reason For Patient Visit: 患者就诊原因
Categorize_Of_Reason: 就诊原因分类
Location: 就诊地点
Weather: 当地天气状况
Epidemic: 是否为流行病爆发期
No_Of_Patient_Fall: 患者数量
数据用途概述：
该数据集可用于构建患者流量预测模型，帮助医院优化资源配置、提高运营效率。 具体应用场景包括：
患者流量预测：预测未来一段时间内的患者就诊数量，为医院的床位安排、人员调度、物资准备等提供决策支持。
就诊趋势分析：分析患者就诊量随时间的变化趋势，识别高峰期和低谷期，优化排班。
影响因素分析：研究天气、流行病等因素对患者就诊量的影响，制定相应的应对措施。
资源优化：根据预测结果，合理分配医疗资源，提高服务质量，降低运营成本。
